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リモート
innernet.liveメモリ・ナレッジ12 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

innernet について

innernet は、AI ツール間で共有するバージョン管理付きのプロジェクト・個人メモリを提供し、コンテキストの読み込み、決定事項の保存、セッション間の引き継ぎを行うスキルも備えています。リモート接続機能とスキルは、複数の AI ツールや MCP クライアント向けに用意されています。

主な機能

  1. 01共有可能なバージョン管理付きプロジェクト・個人メモリ
  2. 02関連するプロジェクトコンテキストの読み込み
  3. 03決定事項の保存とタスクリストの更新
  4. 04セッション引き継ぎメモの作成
  5. 05複数の AI ツール向けコネクターとスキル

活用シーン

  1. 01別の AI ツールでプロジェクト作業を再開
  2. 02過去のプロジェクト決定を確認
  3. 03プロジェクトのタスクを最新に保つ
  4. 04次のセッションに進捗を記録

MCP 対応

innernet コネクターは https://innernet.live/api/mcp にあるリモート MCP サーバーです。MCP クライアントから innernet アカウントのメモリを読み書きできます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://innernet.live/api/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

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AI ツールが共有するメモリです。innernet は、取り組んでいるすべてのプロジェクトとあなた自身について、作成中のもの、決定したこととその理由、進行中のことなどを、バージョン管理された単一のメモリとして保持します。接続したすべてのツール(Claude、ChatGPT、Codex、Cursor、あらゆる MCP クライアント)が同じメモリを読み書きします。Claude でプロジェクトを開くと、ほかのツールでの会話の続きから始められます。

このプラグインは、そのメモリを AI ツールで使えるようにします。innernet コネクターと、いつ、どのように利用するかをアシスタントに伝える 2 つのスキルが含まれています。

内容

  • innernet コネクター — https://innernet.live/api/mcp にあるリモート MCP サーバーです。 ブラウザーで innernet 独自の OAuth ページを使って、一度サインインします。
  • innernet スキル — 話題にしているプロジェクトを見つけて読み込み、関連するメモリの内容に基づいて回答し、決定事項を保存し、プロジェクトのタスクリストを最新の状態に保ち、共有することを選んだ、あなたに関する長期的に役立つ情報を記憶します。
  • innernet-handoff スキル — セッションの開始時に「どこまで進めた?」を確認し、終了時に短い引き継ぎメモを残すことで、次のツールが続きから作業できるようにします。

使い方

1 つのリポジトリで、あらゆるホストに対応します。同じコネクターと 2 つのスキルを、それぞれの環境向けにパッケージ化しています。

claude.ai · cowork — customize → plugins → add の順に進み、プラグインの connectors タブから innernet に接続してサインインします。

claude code

/plugin marketplace add your-innernet/innernet-mcp
/plugin install innernet@innernet

codex

codex plugin marketplace add your-innernet/innernet-mcp
codex plugin add innernet@innernet

cursor — cursor マーケットプレイスから innernet をインストールするか、このリポジトリをプラグインとして追加します。

gemini cli

gemini extensions install https://github.com/your-innernet/innernet-mcp

その他の MCP クライアント — リモートサーバー https://innernet.live/api/mcp を追加します。 公式 MCP レジストリには live.innernet/innernet として掲載されています。

innernet.live の無料アカウントが必要です。API キーをチャットに貼り付けないでください。サインインによって処理されます。

次のように試してみてください。

  • 「innernet のプロジェクトコンテキストを読み込んで」
  • 「価格設定について何を決めたっけ? innernet を確認して」
  • 「どこまで進めた?」
  • 「引き継いで — 進捗を保存して」

リポジトリの内容

ファイル読み取り先
.claude-plugin/Claude(ディレクトリ、Claude Code マーケットプレイス)
.codex-plugin/ · .agents/plugins/marketplace.jsonCodex · ChatGPT プラグイン
.cursor-plugin/Cursor マーケットプレイス
gemini-extension.json · GEMINI.mdGemini CLI 拡張機能
server.json公式 MCP レジストリ
.mcp.json · skills/すべての環境で共有

データ

  • このプラグインは、マシン上で何も実行しません。スクリプト、フック、ローカルサーバーはありません。 2 つの Markdown スキルと 1 つのコネクター設定のみで構成されています。
  • データの送信先は innernet.live のみです。Claude はコネクターに、ツール呼び出しに含まれる情報(プロジェクト名、質問、保存を依頼したテキスト)を送信し、innernet はメモリに保存された内容を返します。Claude 自身のメモリ、チャット履歴、ファイルが読み取られることはありません。
  • innernet 内では、いくつかのモデルプロバイダーが保存した内容を処理します。Anthropic は書き込みと統合を行い、DeepInfra は検索に使う埋め込みを作成します。また、OpenRouter 経由で利用する TypeSafe の意思決定モデルは、データを一切保持せず、どの保存済みセクションが質問への回答に適しているかを選び、記録を分類します。プライバシーポリシーには、各プロバイダーとその参照内容が記載されています。
  • 保存内容は innernet アカウントに書き込まれ、バージョン管理され、ダッシュボードに表示されます。そこで編集や削除ができます。個人メモリへのアクセスは、設定した開示レベルによって制御され、非公開の事実が AI に返されることはありません。
  • データを変更するツールは、実行前に確認を求めます。また、スキルは Claude に保存した内容を伝えるよう指示します。

プライバシーポリシー — https://innernet.live/privacy · 利用規約 — https://innernet.live/terms

リリース

main へのプッシュごとにプラグインディレクトリの新しいバージョンがリリースされるため、4 つすべてのプラグインマニフェスト(claude、codex、cursor、gemini)の version をまとめて上げます。 python3 scripts/check.py はプッシュのたびに実行され、マニフェストが解析できること、バージョンが一致していること、すべての URL が https://innernet.live/api/mcp であること、各ディレクトリの上限内にリストが収まっていること、スキルが稼働中のサーバーで提供されているツールのみを指定していることを確認します。

server.json は MCP レジストリの公式エントリーです。その version はサーバー独自の serverInfo.version に従います。こちらを更新したら、ここでもバージョンを上げて ./scripts/publish-registry.sh を実行してください(innernet.live のドメインキーでサインインします)。

サポート

ドキュメント — https://innernet.live/docs/connect · メール — [email protected]

MIT ライセンスです。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。